【动手学深度学习笔记】--门控循环单元GRU

门控循环单元GRU

学习视频：门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】

官方笔记： 门控循环单元（GRU）

思考一下这种梯度异常在实践中的意义：

• 我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。 在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。 我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。 如果没有这样的机制，我们将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度， 因为它会影响所有后续的观测值。
• 我们可能会遇到这样的情况：一些词元没有相关的观测值。 例如，在对网页内容进行情感分析时， 可能有一些辅助HTML代码与网页传达的情绪无关。 我们希望有一些机制来跳过隐状态表示中的此类词元。
• 我们可能会遇到这样的情况：序列的各个部分之间存在逻辑中断。 例如，书的章节之间可能会有过渡存在， 或者证券的熊市和牛市之间可能会有过渡存在。 在这种情况下，最好有一种方法来重置我们的内部状态表示。

在学术界已经提出了许多方法来解决这类问题。 其中最早的方法是“长短期记忆”（long-short-term memory，LSTM）， 门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是一个稍微简化的变体，通常能够提供同等的效果，并且计算的速度明显更快。

1.门控隐状态

门控循环单元与普通的循环神经网络之间的关键区别在于： 前者支持隐状态的门控。 这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态， 以及应该何时重置隐状态。 这些机制是可学习的，并且能够解决了上面列出的问题。 例如，如果第一个词元非常重要， 模型将学会在第一次观测之后不更新隐状态。 同样，模型也可以学会跳过不相关的临时观测。 最后，模型还将学会在需要的时候重置隐状态。 下面我们将详细讨论各类门控。

1.1重置门和更新门

我们首先介绍重置门（reset gate）和更新门（update gate）。 我们把它们设计成(0,1)区间中的向量， 这样我们就可以进行凸组合。 重置门允许我们控制“可能还想记住”的过去状态的数量； 更新门将允许我们控制新状态中有多少个是旧状态的副本。

1.2候选隐状态

1.3隐状态

门控循环单元具有以下两个显著特征：

• 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系
• 更新们有助于捕获序列中的长期依赖关系

2.从零开始实现

2.1读取数据

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)

2.2初始化模型参数

下一步是初始化模型参数。 我们从标准差为0.01的高斯分布中提取权重， 并将偏置项设为0，超参数num_hiddens定义隐藏单元的数量， 实例化与更新门、重置门、候选隐状态和输出层相关的所有权重和偏置。

def get_params(vocab_size, num_hiddens, device):
    num_inputs = num_outputs = vocab_size

    def normal(shape):
        return torch.randn(size=shape, device=device)*0.01

    def three():
        return (normal((num_inputs, num_hiddens)),
                normal((num_hiddens, num_hiddens)),
                torch.zeros(num_hiddens, device=device))

    W_xz, W_hz, b_z = three()  # 更新门参数
    W_xr, W_hr, b_r = three()  # 重置门参数
    W_xh, W_hh, b_h = three()  # 候选隐状态参数
    # 输出层参数
    W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs))
    b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device)
    # 附加梯度
    params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]
    for param in params:
        param.requires_grad_(True)
    return params

2.3定义模型

现在我们将定义隐状态的初始化函数init_gru_state，与之前定义的init_rnn_state函数一样， 此函数返回一个形状为（批量大小，隐藏单元个数）的张量，张量的值全部为零。

def init_gru_state(batch_size, num_hiddens, device):
    return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device), )

现在我们准备定义门控循环单元模型， 模型的架构与基本的循环神经网络单元是相同的， 只是权重更新公式更为复杂。

def gru(inputs, state, params):
    W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = params
    H, = state
    outputs = []
    for X in inputs:
        Z = torch.sigmoid((X @ W_xz) + (H @ W_hz) + b_z)
        R = torch.sigmoid((X @ W_xr) + (H @ W_hr) + b_r)
        H_tilda = torch.tanh((X @ W_xh) + ((R * H) @ W_hh) + b_h)
        H = Z * H + (1 - Z) * H_tilda
        Y = H @ W_hq + b_q
        outputs.append(Y)
    return torch.cat(outputs, dim=0), (H,)

2.4训练与预测

训练和预测的工作方式与之前一样

vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_params,
                            init_gru_state, gru)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)

3.简洁实现

高级API包含了前文介绍的所有配置细节， 所以我们可以直接实例化门控循环单元模型。 这段代码的运行速度要快得多， 因为它使用的是编译好的运算符而不是Python来处理之前阐述的许多细节。

num_inputs = vocab_size
gru_layer = nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(gru_layer, len(vocab))
model = model.to(device)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)